Алгоритмы иерархического анализа гистологических изображений: магистерская диссертация / Валерий Дмитриевич Малышев; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра дискретной математики и алгоритмики; науч. рук. Ковалев В. А.

Abstract

Объект исследования – задача определения типа ткани на регионах полнослайдовых изображений рака простаты с использованием каскадов нейронных сетей. Цель работы – исследование методов на основе нескольких нейронных сетей, объединенных для улучшения определения рака простаты на полнослайдовых изображениях. В ходе работы были исследованы существующие подходы к объединению нейронных сетей в каскады для решения поставленной задачи. Был проведен сравнительный анализ методов и рассмотрены способы их усовершенствования. Также были рассмотрены ранее не применявшиеся методы объединения нескольких нейронных сетей для каскадного анализа полнослайдовых изображений. Актуальность данной работы обусловлена необходимостью разработки точных и эффективных подходов к обнаружению рака на полнослайдовых гистологических изображениях. Существующие методы для автоматического анализа гистологии требуют высокого потребления вычислительных ресурсов в течении долгого времени для обработки одного изображения. Кроме того, существует ряд проблем, порожденных вариативностью гистологических данных.